|
|
Absolute deviation, 绝对离差5 v: k6 H4 b8 B ]0 _' V n6 @5 k
Absolute number, 绝对数$ y8 M2 ^1 Z; l3 z2 D
Absolute residuals, 绝对残差9 I% S) ?4 N* f ], n/ B- w
Acceleration array, 加速度立体阵) c9 S) Y" i0 M" g
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度6 k; }, T; x2 q, L! M+ S
Acceleration normal, 法向加速度4 C9 i6 J4 l2 Z7 L$ x
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
# x% g6 C9 D9 a0 x( a rAcceleration tangential, 切向加速度
0 |7 U i$ U6 y* [& m9 m: zAcceleration vector, 加速度向量# H1 q( T# r; z: |) Q d
Acceptable hypothesis, 可接受假设
$ I' C5 c0 i, ?. f' D8 |Accumulation, 累积
0 P9 Y! e0 t. O. l) B7 gAccuracy, 准确度% E3 p5 u( Q8 I# b- ]
Actual frequency, 实际频数
% r( N1 @/ {! J: U, aAdaptive estimator, 自适应估计量! a, [8 F( Y$ N8 t; H2 [
Addition, 相加
! }+ @" P4 H) q% u; N# XAddition theorem, 加法定理
/ W$ x' Q5 F" [7 j! [Additivity, 可加性
; S- i4 D; c$ s0 q1 V3 eAdjusted rate, 调整率( W, d/ a. u6 G" a! `
Adjusted value, 校正值0 }$ U% G( ~% e0 ~( ?' | V* p3 O
Admissible error, 容许误差. W( y6 e" e$ j) r) K
Aggregation, 聚集性1 k& Y: l6 n& a- x! f+ _$ ]5 h8 ~- V
Alternative hypothesis, 备择假设( }2 W6 F- t$ ? }7 _
Among groups, 组间
: d7 ]$ N# J( PAmounts, 总量3 E/ L7 p# i- I5 x
Analysis of correlation, 相关分析 u1 V j; q& ]4 W8 Q
Analysis of covariance, 协方差分析
9 K/ g% v! _3 j; uAnalysis of regression, 回归分析# P" R$ Z% H1 u6 b1 W3 ?, v+ R
Analysis of time series, 时间序列分析
, m& U) G0 |" |7 Q$ BAnalysis of variance, 方差分析
+ N4 I5 E: }: o, n$ Y! yAngular transformation, 角转换
! V0 c9 ^9 s" d1 R% R3 ]ANOVA （analysis of variance）, 方差分析- y0 t: T6 B+ ^7 Y1 ~* N, ^& l* A! G
ANOVA Models, 方差分析模型
6 b: T& N: Z6 L5 A; rArcing, 弧/弧旋5 H" t- R0 [ ^: ~
Arcsine transformation, 反正弦变换
; p' q% z4 e" Z( {3 dArea under the curve, 曲线面积" ~0 X/ S! M4 i: v }9 F
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 . K+ H/ s5 `' I; @: V# Y9 u
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
" E- G a6 L+ EArithmetic grid paper, 算术格纸
, ~2 D) n, \/ G3 U' p8 V' dArithmetic mean, 算术平均数
8 y, H- E$ p& n8 JArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
: |4 S% c3 q2 o5 eAssessing fit, 拟合的评估
, ?. Q+ q7 g6 O2 ~, E% MAssociative laws, 结合律
/ P8 v _% y0 W1 KAsymmetric distribution, 非对称分布0 ?# j% O/ Z- \# J$ y
Asymptotic bias, 渐近偏倚
! C2 D* n1 ]( d+ C$ S/ B9 x7 ]7 `8 NAsymptotic efficiency, 渐近效率9 q( X3 C! y) {# g' t
Asymptotic variance, 渐近方差# T- j% q) j( H- x: _& M5 E
Attributable risk, 归因危险度1 X# A& C$ `" e$ b! b1 d3 `
Attribute data, 属性资料' i5 s& Z4 }# I
Attribution, 属性8 u/ M/ p4 u0 g. N7 C5 G
Autocorrelation, 自相关2 {, a ~' s. s& n* H( L
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
3 y& `* W# w. K; v" \/ w qAverage, 平均数
% r) d# W7 Y% M( P; J1 `Average confidence interval length, 平均置信区间长度
& a) R/ _) j- P2 L5 fAverage growth rate, 平均增长率
2 Q/ f9 t! a' ~. i% V, X5 K7 @Bar chart, 条形图& T; G) | C3 r! \+ T& [
Bar graph, 条形图. _% u/ H, b1 f0 }
Base period, 基期
/ v, B$ e6 l% [- s7 K1 C! a0 Y3 k9 e( m0 sBayes' theorem , Bayes定理# z5 y2 w. A7 M, v; n' o9 G0 `6 ?
Bell-shaped curve, 钟形曲线
/ j: H' w ^/ d: Z% ABernoulli distribution, 伯努力分布3 `% {- J W9 W: y7 d3 c! i/ }/ d
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
5 Y- z6 h8 |# P; m" gBias, 偏性. O9 p) g! Z$ p' ^1 B# p$ @# ?* f
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
# f4 A0 v0 a( D' B% jBinomial distribution, 二项分布
) |" z* h0 j2 bBisquare, 双平方
: V3 s! ^/ j* A, k3 wBivariate Correlate, 二变量相关
# ?2 S. R, _# Y) ~. Y4 gBivariate normal distribution, 双变量正态分布' S0 i' S+ M8 e7 M" R6 ]
Bivariate normal population, 双变量正态总体7 I8 N+ s$ U1 \5 ~& t% [ n4 P8 d
Biweight interval, 双权区间% I! R; n- _3 B
Biweight M-estimator, 双权M估计量
! H* }4 C; i5 w! }6 n5 BBlock, 区组/配伍组
2 x% u% d, D' D0 }" ^) sBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包0 e5 q- b6 g( D: q0 z6 H; }
Boxplots, 箱线图/箱尾图# Q3 N5 I7 E1 x8 O/ N/ e/ f
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点4 b* }" a- ~) X! o5 D
Canonical correlation, 典型相关$ \7 r8 y+ N, F* h+ m9 d
Caption, 纵标目
! ` v" E( h" J1 n o8 }Case-control study, 病例对照研究9 Q3 p2 g- v3 t0 Y
Categorical variable, 分类变量
7 l! P2 `! u& z; q- p! P4 V. ZCatenary, 悬链线, D& k9 i5 t* f6 t
Cauchy distribution, 柯西分布
8 y# d6 @ n0 z! RCause-and-effect relationship, 因果关系
* r- s M' {: J+ e( {Cell, 单元# R: \; K! w0 G* v8 N- i
Censoring, 终检5 [( S" y# K2 R- P
Center of symmetry, 对称中心
- t0 C5 E. A9 y' ?: X( b$ ZCentering and scaling, 中心化和定标
! ]1 H% ?2 c3 n" }5 H# uCentral tendency, 集中趋势5 a' r) }9 A0 n& G" Z. N
Central value, 中心值, S& O; P4 j1 l( z( ?
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
% x* h! x. t; B% x. VChance, 机遇
- @% t/ ?7 ^" n+ h& Z1 F5 n- [9 qChance error, 随机误差
' R* K/ l3 }( W( dChance variable, 随机变量# l. m% p- J2 s# k7 J5 ~
Characteristic equation, 特征方程, g" c( a8 b$ [( t; X) z
Characteristic root, 特征根
7 a/ M* w9 `3 FCharacteristic vector, 特征向量+ G! z6 Y: S6 e$ I+ D
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则* b4 {4 p1 H- I
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
/ \& [5 X! q% p4 LChi-square test, 卡方检验/χ2检验% R# a' A! M* }* s4 G* T2 U
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解3 }# m- X8 S6 Z- H- _
Circle chart, 圆图 : b z0 k5 C4 V6 U8 i4 {' Q% E; V
Class interval, 组距
; G3 l1 N' ]" l/ j8 m d. R5 oClass mid-value, 组中值
6 A, V4 a3 V: |, AClass upper limit, 组上限3 X* O! o* A* S5 j
Classified variable, 分类变量
- o2 x4 v* V) uCluster analysis, 聚类分析8 X9 S4 P+ W" ]. u) K9 h: i3 W B o, x
Cluster sampling, 整群抽样 ^; e& j1 ^ N. A, n7 v6 B* o
Code, 代码
, G) L' T" n" v9 \2 z6 x, f4 \" ^( } zCoded data, 编码数据
0 p5 P$ ?& n ]# T0 `, lCoding, 编码
% u+ K5 c7 G4 q* XCoefficient of contingency, 列联系数7 K% m8 r* ~1 v
Coefficient of determination, 决定系数
- X; B! K6 D. L! z. b0 yCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
* Q. F4 d9 X6 f/ E: q* cCoefficient of partial correlation, 偏相关系数4 \: P7 u6 S, B1 b8 D& E8 x
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数) n9 a4 y2 j0 A5 p
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
8 k7 W6 X$ ^* U! dCoefficient of regression, 回归系数
7 A" p# C, o6 y5 {) JCoefficient of skewness, 偏度系数
9 p* [& g& d# y& x7 MCoefficient of variation, 变异系数
: \, M3 E3 {# \8 K3 F" |' xCohort study, 队列研究
* U1 ? B7 N$ G4 o, O8 AColumn, 列* Y0 E9 \/ i( T1 I j0 l
Column effect, 列效应
- P$ A5 @: H- A, VColumn factor, 列因素 n4 N6 c) d5 ?: |$ @! _2 R; n" u
Combination pool, 合并
4 Q+ o6 F9 M3 t8 O9 y4 ~Combinative table, 组合表
0 i8 w, K8 Y3 s5 rCommon factor, 共性因子
5 E. G: O8 ]8 Y: j$ G' \2 ]Common regression coefficient, 公共回归系数
1 D% K/ a# `( S- iCommon value, 共同值8 q/ U" @" o7 X7 F: p6 F1 Z2 q: H
Common variance, 公共方差
- E" }2 G/ b' p$ {Common variation, 公共变异, _6 n" _2 c) b6 V5 i; s
Communality variance, 共性方差
8 u. @+ O, C3 J7 LComparability, 可比性
Z5 k; h. O* N& {! w# @Comparison of bathes, 批比较& M& f( ^! k: @; \8 B% K+ P3 Z7 t
Comparison value, 比较值
7 m, B8 [) ~- j5 I* e! ^Compartment model, 分部模型
. [6 N9 l/ O$ U" f6 iCompassion, 伸缩
! i: w. |# i" K( ]& B4 HComplement of an event, 补事件! G9 o) F( L: Q/ z5 F3 y; v
Complete association, 完全正相关
1 g. t ?) U" C) FComplete dissociation, 完全不相关
3 U& q! N; Q+ Q7 j8 D" I5 B8 {. vComplete statistics, 完备统计量
( }/ O T% G& e! }. v5 WCompletely randomized design, 完全随机化设计: E( b, P- K' v% a4 K! S
Composite event, 联合事件
. K6 X' G- _2 a; t3 B" x3 Z% F' yComposite events, 复合事件
7 E& f; [+ f; T4 m" wConcavity, 凹性
# b! a( v5 x& x: a* O# MConditional expectation, 条件期望
% y1 c6 `& `6 z% FConditional likelihood, 条件似然, _; a- n: \6 p8 |( s$ E
Conditional probability, 条件概率2 k" h3 h! U% M+ E1 f k
Conditionally linear, 依条件线性
& y4 K/ _1 G* Q; s% ^8 C+ Y* y- \9 RConfidence interval, 置信区间9 k! N$ p9 Q& q. |4 \- u
Confidence limit, 置信限
/ s. N2 A& g4 T$ [! N9 O7 nConfidence lower limit, 置信下限) l# H% J9 Y2 S9 v" Q5 W5 _
Confidence upper limit, 置信上限
% a2 s; I% q: H* }5 L7 KConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析' S) J. U5 x& \, q( P8 F' @: J
Confirmatory research, 证实性实验研究! n5 v; M, b/ J2 U( ?+ Y, r
Confounding factor, 混杂因素( m2 y, l( w$ u1 k1 @; x
Conjoint, 联合分析
6 D2 w r, j; b- f9 g5 N+ ~: jConsistency, 相合性
5 ~4 L' d* ]9 ~! [. o7 QConsistency check, 一致性检验/ _1 F% I# N2 b4 n# U
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
2 [% q; u+ y4 K8 wConsistent estimate, 相合估计
2 c9 f! p% {5 P' X( a1 W7 K/ U' n+ TConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归2 h0 H* W7 b P8 ?0 {
Constraint, 约束- I1 o* ~ |$ [6 T: Q
Contaminated distribution, 污染分布9 t% z) ^* E( V- U5 W n+ j
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布# i) l( K/ ~2 U" v4 Y3 H8 G
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
! v5 M! A! v' B# EContamination, 污染
% e' C. @" N$ `- u. SContamination model, 污染模型8 c: M; z3 L/ n9 [9 u0 c1 x/ H/ _! D
Contingency table, 列联表
2 K6 \: T3 h2 ^Contour, 边界线# V, j- b5 x: b& V( V
Contribution rate, 贡献率
* l! T0 ?# [( k6 Z' p/ }Control, 对照
6 a6 U, Q6 K# M4 G0 nControlled experiments, 对照实验
% ?$ @ D* _2 v6 D9 S$ X" \8 K xConventional depth, 常规深度) b1 P6 P" O$ L; d4 F
Convolution, 卷积! W6 {! j- C. v, p+ I
Corrected factor, 校正因子4 B$ B4 D$ ^/ E: Z; e2 \
Corrected mean, 校正均值
* q3 G; u9 H* e( [: R1 J- w5 NCorrection coefficient, 校正系数
* F. L! d6 U4 [! {6 Y: B, T8 fCorrectness, 正确性
9 D' r0 V) z: j w8 D7 F# BCorrelation coefficient, 相关系数( d, t" m6 z6 G- y
Correlation index, 相关指数4 r# m: q r( T+ }+ D
Correspondence, 对应. D6 x. `$ O" L
Counting, 计数
4 I ^, }0 _/ lCounts, 计数/频数
/ e: r8 J0 C# z& w: cCovariance, 协方差: j8 q8 C1 ]! @4 k* Z& s( ^5 I
Covariant, 共变 ! S; }; b! o! V
Cox Regression, Cox回归: U% A: o- [. @- z' r8 ~
Criteria for fitting, 拟合准则
( l8 o" K7 a* ~ t" }3 CCriteria of least squares, 最小二乘准则
1 r" z0 Z2 z! h' G4 A% L1 q+ o3 ~Critical ratio, 临界比
! }7 M- i; h$ e& [! zCritical region, 拒绝域% G! H& G' ^; i, }) `' o# @
Critical value, 临界值9 ]" Z b6 r! C) j: i: k; Q9 p- G( F8 A
Cross-over design, 交叉设计" b3 C% k6 e% n/ m0 V6 d9 U2 F
Cross-section analysis, 横断面分析9 \. f4 { z6 t
Cross-section survey, 横断面调查
m ]5 O8 J- w7 ECrosstabs , 交叉表
9 z$ P% b' h$ Z* R+ t8 C% \Cross-tabulation table, 复合表6 z" o+ e1 t8 u2 d
Cube root, 立方根! d$ e; ^: x# `+ U; m
Cumulative distribution function, 分布函数
# n! X) Z4 ?7 {$ E' @9 ZCumulative probability, 累计概率0 u: J8 C: Y+ W/ F
Curvature, 曲率/弯曲
! o* N* o- b" W& W6 {* jCurvature, 曲率
, r5 w' R( q$ \: L5 l9 xCurve fit , 曲线拟和 7 z9 ^( n8 W) L, l1 H' @
Curve fitting, 曲线拟合3 c6 m- l- i4 f1 A
Curvilinear regression, 曲线回归" T* D4 _6 T/ V* b; H, b7 H
Curvilinear relation, 曲线关系
1 L; ]( J- R4 W! B6 T6 fCut-and-try method, 尝试法
- ^: N. W. D$ q" ^Cycle, 周期
$ r3 J2 n9 }8 x+ ?+ K7 h, _5 YCyclist, 周期性: S0 s/ V$ E5 |) @
D test, D检验
" j! |% A& A: e/ M" z! ?8 sData acquisition, 资料收集% g1 U7 ^8 B* s' n/ T" N
Data bank, 数据库) q1 D& x# a2 r, ^* a4 ]
Data capacity, 数据容量
5 t l2 b" N |& f0 {) NData deficiencies, 数据缺乏
9 D$ M( E4 u4 R0 QData handling, 数据处理% P3 B, b2 P" o! h
Data manipulation, 数据处理, {; m( }6 w5 H
Data processing, 数据处理
+ ]+ e7 V9 a' [/ Z& @4 pData reduction, 数据缩减 l+ y6 C9 H: ^" P- H! I
Data set, 数据集
9 l0 y+ | W$ D* M. b% G! k( eData sources, 数据来源
8 E, T7 ^9 w% FData transformation, 数据变换
5 A, [0 {. ?" w( g- @% ]" AData validity, 数据有效性
) ]4 G0 Q- ~" M8 x9 F0 JData-in, 数据输入; a; u+ f+ V. S9 Q+ [) G8 I: s' P
Data-out, 数据输出7 c5 q( v3 l8 ^; M1 M5 t
Dead time, 停滞期
/ ~$ X; H K' ~2 j4 B. f$ w3 j/ L8 u6 T8 HDegree of freedom, 自由度
+ ~6 I. W" N3 I- k) WDegree of precision, 精密度( D6 h7 B$ b, r9 X8 G
Degree of reliability, 可靠性程度
- N+ n* u( v/ F4 qDegression, 递减 B' ~0 M. Z$ Z
Density function, 密度函数5 u1 C0 Q9 D$ F$ @2 T
Density of data points, 数据点的密度$ b/ [4 U( B# C! P# w- C
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
1 `0 w/ t& M0 _+ x3 }' T% z( e8 g5 \Dependent variable, 因变量
2 Q; R/ H* G2 |# o& q/ @2 q" c" mDepth, 深度& c% J# g" P- c/ v; V5 D5 R7 S4 O, K
Derivative matrix, 导数矩阵# q( z0 j' E$ h0 S( Q
Derivative-free methods, 无导数方法
2 b$ L, n9 l# j' |% X# {( g5 r2 D: mDesign, 设计
+ K( h1 j. \) d4 O0 XDeterminacy, 确定性
& J* a: l# y/ _+ q$ kDeterminant, 行列式" i( X3 R, |# w+ r% B
Determinant, 决定因素
) [" \ u% @4 \: R! j8 U DDeviation, 离差
8 r5 t7 Z. I1 y2 T& i/ ]4 ?8 Y9 g* r- ~Deviation from average, 离均差% p' b% B/ [$ j
Diagnostic plot, 诊断图
5 L3 R. _( o8 a6 `3 yDichotomous variable, 二分变量+ m4 V6 m2 L5 {( M
Differential equation, 微分方程/ J* U, |, W7 Y
Direct standardization, 直接标准化法5 c) X! Z! {- V+ N. v/ a
Discrete variable, 离散型变量5 X1 y, i" _/ H; w
DISCRIMINANT, 判断
1 p& h4 E3 v g6 d JDiscriminant analysis, 判别分析4 M+ c& R! u; `* z0 ~* \9 ^
Discriminant coefficient, 判别系数 a. J9 A0 D6 L
Discriminant function, 判别值* s1 ^1 m# o1 n6 K. u9 T
Dispersion, 散布/分散度, Y2 B6 O/ \+ v1 a
Disproportional, 不成比例的8 s) k/ T0 _% C; Z6 w7 d' ~, z
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
d2 `7 i7 J+ _, K L: eDistribution free, 分布无关性/免分布
) X' ~* H+ H) O2 J7 `9 aDistribution shape, 分布形状
7 _% A' I, l( ^8 i3 {! U& I4 }/ M. lDistribution-free method, 任意分布法
( v7 l: _" ~- v) P2 x: r" EDistributive laws, 分配律+ ]' K1 r- M+ _4 v5 @+ H9 M1 d
Disturbance, 随机扰动项
4 h$ T2 m: J3 ~9 Z. pDose response curve, 剂量反应曲线$ Y9 N- L; c9 L h. J, S
Double blind method, 双盲法) L, B" c& `4 d6 p; q2 K" I
Double blind trial, 双盲试验
" [7 k- f5 c8 W) q2 f0 h: bDouble exponential distribution, 双指数分布2 }6 p* v$ `) C0 I# c& r+ {. g
Double logarithmic, 双对数9 W3 a0 H) w4 z* y
Downward rank, 降秩! M$ G' f) u# C, K7 n% X7 j* h
Dual-space plot, 对偶空间图
/ E' U2 F; i* e' X7 PDUD, 无导数方法: r! c$ e! p( b, f; z7 T d$ x
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法( C+ I* v8 [8 g( H
Effect, 实验效应
; n. w9 E! D' C+ TEigenvalue, 特征值 j; C+ j* Q+ `9 }
Eigenvector, 特征向量
; x( z6 ]- \6 \/ _Ellipse, 椭圆
- q: f$ X- |1 [8 Q4 oEmpirical distribution, 经验分布
( c, C/ i) [3 i5 g( \9 R/ \9 sEmpirical probability, 经验概率单位
# a0 k3 W! b6 `! x( d" oEnumeration data, 计数资料; L9 J0 b2 s! g9 m. M8 ?
Equal sun-class number, 相等次级组含量
+ ]/ c5 C# N; ZEqually likely, 等可能
5 L2 y3 ^- y& |% Y! L. \Equivariance, 同变性* p6 U# h/ r l0 R
Error, 误差/错误
; o/ h. u& ]- c+ tError of estimate, 估计误差
: j. J$ q {% R+ _& J7 q! A5 s1 BError type I, 第一类错误6 I" E/ s/ u% _
Error type II, 第二类错误
$ y* S% \ z, r' J* x8 s7 YEstimand, 被估量
" {, {- E4 q ?Estimated error mean squares, 估计误差均方
7 P( P- C) t3 s0 u! J# _& ?" DEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
2 m7 m$ ]% E$ N, t% d! dEuclidean distance, 欧式距离
7 c, x ^- u4 Y" N9 B4 J: |1 YEvent, 事件
9 M, e1 C+ w" a; AEvent, 事件) `% E& W3 N! }$ Y: M7 X
Exceptional data point, 异常数据点( e/ K: Q5 H9 t9 A4 a2 N
Expectation plane, 期望平面
7 P1 U, p9 M$ n" x4 }7 k# ^Expectation surface, 期望曲面
8 M: ^ O5 U. Y; p4 ?3 UExpected values, 期望值5 J9 }: l( U) u4 D& b7 D
Experiment, 实验
% ^: p7 E% D- _3 i4 k2 ?1 }) t& {* xExperimental sampling, 试验抽样! z) Q; L/ s Z. [% F
Experimental unit, 试验单位
9 n$ Z$ I g' P) Y$ ?1 ~6 p+ {Explanatory variable, 说明变量
9 [% J& l# H4 _Exploratory data analysis, 探索性数据分析
/ \( F9 Q; N0 L; iExplore Summarize, 探索-摘要+ m3 N( F( M5 h+ P
Exponential curve, 指数曲线
: H8 M1 W& }! j- _Exponential growth, 指数式增长8 n/ g% H; X$ d1 w
EXSMOOTH, 指数平滑方法
1 ?5 Z; W' k l7 a9 D" GExtended fit, 扩充拟合" B' O. x4 }( B! h
Extra parameter, 附加参数' O- k9 g, s# ]/ V5 h/ i" P6 g& h
Extrapolation, 外推法* ~1 t8 c1 |6 A+ p
Extreme observation, 末端观测值
( v0 q7 n( h! o# U# b `8 WExtremes, 极端值/极值
4 K0 u7 J8 Y. H5 R/ p+ hF distribution, F分布
; h: O2 z% [6 U4 Z* n2 PF test, F检验* l' k" ~0 J/ k& {
Factor, 因素/因子
0 o8 V8 V' A Y- G& o! VFactor analysis, 因子分析
% y, g$ u0 z- W3 {/ k2 R: B$ PFactor Analysis, 因子分析
) }, g: K% `! v# [* l4 m) MFactor score, 因子得分 B7 f- j6 Z/ J: p$ l
Factorial, 阶乘; L. n) m* E6 m* c N- b
Factorial design, 析因试验设计6 I% }0 d7 C5 _" Y/ H. S x
False negative, 假阴性5 J( M3 R- U4 N2 [" ~! o
False negative error, 假阴性错误
- q* A) S/ ]# \- U- aFamily of distributions, 分布族
4 p8 }9 p- |1 R* G& V3 j3 k7 D" P4 |Family of estimators, 估计量族
9 E. h) ^5 c7 W% C- L* |Fanning, 扇面
5 y/ e* l" J2 C& m; V/ L. RFatality rate, 病死率. D& H& T/ `$ f- Y7 A& w% J
Field investigation, 现场调查/ {' w* B3 z8 _
Field survey, 现场调查
0 j8 \' A3 _+ v/ ~1 YFinite population, 有限总体* M" O" B, E9 m
Finite-sample, 有限样本" `7 Y! l7 J3 r v2 Q0 |
First derivative, 一阶导数
+ Y0 V; F7 ?3 uFirst principal component, 第一主成分6 J$ c4 ?. Y. @7 u4 E& h
First quartile, 第一四分位数
6 G0 U1 t+ q# eFisher information, 费雪信息量
3 g1 C/ U+ ~- w+ d% x RFitted value, 拟合值 S: J: W- q- V) @" x- |+ Z
Fitting a curve, 曲线拟合
4 T3 h# c; j- {1 xFixed base, 定基& V+ W# d, v: k3 o9 ~* A
Fluctuation, 随机起伏
! s3 o) r& ~- O4 R9 v* `( CForecast, 预测3 W$ h9 F1 Q. m0 ?% C. P
Four fold table, 四格表
; {6 \) F+ b% d1 v( i7 K: YFourth, 四分点& p5 V1 n) q8 ^0 c, @
Fraction blow, 左侧比率
+ C- j% v1 Y: L9 ?/ `Fractional error, 相对误差( z3 R. x8 y9 g6 Z9 V9 Y
Frequency, 频率! \ |- ^2 \, r! z. E8 J
Frequency polygon, 频数多边图
: j3 k) j: V$ `7 S4 x( zFrontier point, 界限点
6 D2 V+ m0 L: C, {3 hFunction relationship, 泛函关系
, n( _" c' H$ W/ G, Y1 q* a4 P, eGamma distribution, 伽玛分布, G- v( D+ }0 S2 Q% E
Gauss increment, 高斯增量& F. ?/ C$ c; C$ R" Z& Z5 V+ Y
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
9 P; @- J' J7 Y/ ?Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量4 w' e" A% K ^! Z+ q5 e
General census, 全面普查
5 E2 T: q* a' J9 G- }GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 % k3 B2 i; V0 M5 v$ u6 u7 M
Geometric mean, 几何平均数0 ^& z8 j) G: ?
Gini's mean difference, 基尼均差, _( C' w$ q+ ~6 k) G) |7 d- K' o
GLM (General liner models), 一般线性模型 " D$ J( |8 Z' P) Q
Goodness of fit, 拟和优度/配合度9 n- x) X& Y& w, O" p( u
Gradient of determinant, 行列式的梯度
, }2 l$ s- W. S5 |4 CGraeco-Latin square, 希腊拉丁方3 B) y }+ n; ]. `3 F0 ?7 B9 T
Grand mean, 总均值
' h3 [, b/ x( K! _Gross errors, 重大错误, f, d* t1 |; Y& j0 M8 }# T
Gross-error sensitivity, 大错敏感度( w2 k7 y3 m$ F2 a% |
Group averages, 分组平均; K _8 s/ ], L# \5 N
Grouped data, 分组资料9 B6 i* i5 v0 u1 |
Guessed mean, 假定平均数- R/ G* c2 H% x! }; F% T
Half-life, 半衰期# ]7 e. X2 U# I
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量' J% r( K! S X4 {
Happenstance, 偶然事件
3 A" a+ ^8 Y4 [Harmonic mean, 调和均数3 D; P# s' K p; J6 ]; B
Hazard function, 风险均数
7 \, g) M! q! m* E2 KHazard rate, 风险率
9 g& }+ s: q+ qHeading, 标目 & q3 W: ^. G8 V+ w: p
Heavy-tailed distribution, 重尾分布) u3 E, H8 b% k; n2 K' o
Hessian array, 海森立体阵
8 [, k" ~( T# f. mHeterogeneity, 不同质/ {; g$ G' X8 o/ L
Heterogeneity of variance, 方差不齐 % D1 P! W6 q7 s0 E1 o4 g0 d+ w
Hierarchical classification, 组内分组" C: P6 c" {+ \- n2 F# V
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
# ?( ~$ k' n4 F: _" iHigh-leverage point, 高杠杆率点& g; u8 n9 l. Z1 L; U
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型7 O* b1 {( ]% e
Hinge, 折叶点
1 m( f1 A+ C q$ J9 ZHistogram, 直方图3 _; M5 R. o% p; b* }% z
Historical cohort study, 历史性队列研究
5 d2 H# K2 J( K% B6 hHoles, 空洞0 u& ]1 _1 p+ L* i# f: n) l
HOMALS, 多重响应分析; d5 R& L9 ?0 k+ k$ ?1 u7 L
Homogeneity of variance, 方差齐性
" F% x8 l" T0 w; UHomogeneity test, 齐性检验
& i; u, L s8 ^7 G3 J, e$ }: M* KHuber M-estimators, 休伯M估计量
& A3 U6 w& C2 I# l/ n/ y: OHyperbola, 双曲线
4 A' d3 b1 Q8 ^8 OHypothesis testing, 假设检验0 J3 k0 w- i, O+ H, s* W: a6 M+ m
Hypothetical universe, 假设总体
6 ?; i9 U6 _2 }Impossible event, 不可能事件
, v# o6 I& S. nIndependence, 独立性
) W3 s/ R: v, \) AIndependent variable, 自变量
. d- j$ m; _1 J1 @2 o9 F: Y c8 hIndex, 指标/指数# Y3 A( \, W- n/ o
Indirect standardization, 间接标准化法' ~; Q/ Z" ]2 a
Individual, 个体
' k, u; K' X6 R* fInference band, 推断带
* \! ~) d, j8 e uInfinite population, 无限总体' A$ o: r5 \, A+ k" [
Infinitely great, 无穷大# l; O: C# [3 l5 h4 _6 H
Infinitely small, 无穷小9 h( ?2 r; f# g7 R" c+ S( g( ?
Influence curve, 影响曲线
$ @$ t% b/ }+ ^2 c! G, CInformation capacity, 信息容量2 w# Q% s) A7 C+ v$ b
Initial condition, 初始条件$ [- d5 `! |' D
Initial estimate, 初始估计值
: I( F4 g+ R5 }" ~! q9 f+ ~9 dInitial level, 最初水平! [$ G4 G3 B2 t0 A5 Y6 Z" h
Interaction, 交互作用 y0 N/ y' s& H4 R
Interaction terms, 交互作用项
, f$ _! E9 b& w9 m, W3 q; e+ @Intercept, 截距) C# Q# b n ` C6 V) ^6 Y: ~
Interpolation, 内插法1 s% j( f0 v6 ^
Interquartile range, 四分位距" y9 k9 D% z( ]7 m3 l+ g
Interval estimation, 区间估计( r+ B4 f2 u/ V4 n5 `' h: y
Intervals of equal probability, 等概率区间" a8 {) t3 O' C0 l$ S8 p- c! z. k# u
Intrinsic curvature, 固有曲率8 _) ^! Z9 X! S! X0 l
Invariance, 不变性* J* N6 s# m$ B+ Q$ T
Inverse matrix, 逆矩阵
6 a f" k7 ?, N8 ]* C, ? W: i! TInverse probability, 逆概率
8 `$ h+ f) u) Q6 Z. w5 b- S) hInverse sine transformation, 反正弦变换
. N3 K% J$ j4 D0 ]5 ]Iteration, 迭代
; C! `# A, S8 p% A" ]! dJacobian determinant, 雅可比行列式. I% D+ b- K: r5 [
Joint distribution function, 分布函数
2 F7 Q% u* m1 \5 J1 eJoint probability, 联合概率$ }# S, R1 e& u6 `- N$ N7 V
Joint probability distribution, 联合概率分布3 J5 h8 ~" B# p7 s
K means method, 逐步聚类法: L. m: l1 t$ W3 A7 G
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
6 Q+ M4 ^1 L8 t' GKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
7 H, ]& e0 [0 O3 T5 fKendall's rank correlation, Kendall等级相关
# T5 [2 X5 N Y: U2 m6 @6 cKinetic, 动力学( K% H7 G: `! H# b) k2 Z# Y& ?& j
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
( P9 |( m: R! r4 b1 D F' u0 ]Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
. M6 X3 ^! ^- H) P7 c; |1 y1 JKurtosis, 峰度' O, s8 _7 [! Z* L* Y; k2 ?
Lack of fit, 失拟 n: k) Z7 t1 R. i6 @
Ladder of powers, 幂阶梯& Y |9 G" P! ^# {- H* l4 s% R
Lag, 滞后 B2 N9 M E6 A3 L7 E
Large sample, 大样本/ N/ m$ u A% M" E, B
Large sample test, 大样本检验
" }% k% Y/ Q% Q1 ?Latin square, 拉丁方6 t, R( U1 ^% L
Latin square design, 拉丁方设计
1 @, k$ C2 p$ HLeakage, 泄漏
; g1 P: r F* e" oLeast favorable configuration, 最不利构形. ~* |. J( r% z5 v. N3 B
Least favorable distribution, 最不利分布
9 ` D! b0 q9 kLeast significant difference, 最小显著差法
0 U+ n5 l; M. g5 `, @5 I/ VLeast square method, 最小二乘法
4 Z+ ~ w# {$ MLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
; S) @) P$ m4 A" S- W3 ^1 c$ YLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
, y2 A) q% M/ T$ z+ H! e; p( lLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线+ b# w, X$ M- b# k5 h/ ^. e
Legend, 图例
7 E& ~7 e3 r! b1 J/ G8 e7 ?3 x8 YL-estimator, L估计量$ N1 L3 n: o3 Z! E+ b# J# S1 T
L-estimator of location, 位置L估计量) I" o" N4 r5 h T1 b
L-estimator of scale, 尺度L估计量3 W: w* K& Q4 }* ~' E
Level, 水平
5 o6 l5 b5 X3 u( q5 pLife expectance, 预期期望寿命. ~ l0 C1 U; \
Life table, 寿命表
, F& a9 i+ _, U7 I) ~6 ILife table method, 生命表法$ R; z4 o3 c4 f$ w% C
Light-tailed distribution, 轻尾分布% E7 r! M; J. |
Likelihood function, 似然函数
) d$ t- _ u; U8 G! ~4 j0 |- |6 I% LLikelihood ratio, 似然比1 k# N4 L! W$ K- i# y
line graph, 线图6 y9 f" t0 D6 N0 u
Linear correlation, 直线相关
% u# Y, T3 L4 \5 iLinear equation, 线性方程+ w5 B" n/ h' D. ~4 f7 ^) x+ m& g2 D
Linear programming, 线性规划
1 T* ^0 P6 s8 M- {+ g2 B4 hLinear regression, 直线回归/ J! p4 `5 s+ M$ h4 I5 H
Linear Regression, 线性回归
! K# q. c1 X4 [7 i% ]8 eLinear trend, 线性趋势
) v/ ^' K7 J/ Q! J" \* ]Loading, 载荷 5 a( A5 ?1 E1 C3 y: a) N
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性$ l( \6 z2 o {2 S2 g- _5 x
Location equivariance, 位置同变性
6 Z: Q* ]) Y. A7 i) q) sLocation invariance, 位置不变性) z& n- n1 A9 ]! ~
Location scale family, 位置尺度族+ L+ G9 J7 g# o0 S |
Log rank test, 时序检验
0 g0 P% D: T1 p/ v7 W) LLogarithmic curve, 对数曲线* Q/ R* I. n& z& p! Q
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 f" J V( N+ U& ]Logarithmic scale, 对数尺度& G5 J) l1 s: n7 [, J0 r
Logarithmic transformation, 对数变换8 z6 ~& Q: A2 W7 K3 ~) h1 q D! k. g4 p
Logic check, 逻辑检查
1 V9 |& v$ q8 LLogistic distribution, 逻辑斯特分布
7 i* I' H' L1 U K B$ L4 sLogit transformation, Logit转换
4 ^ u4 G0 I+ e9 j2 VLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 $ a# s' d% h9 W: R5 ^6 L6 _" v
Lognormal distribution, 对数正态分布
8 ?9 }& v% j/ j, |/ q. T4 L+ `Lost function, 损失函数) O$ Y) X8 [5 i( H+ R
Low correlation, 低度相关
4 S* ]/ Y) `; E% `5 OLower limit, 下限( `/ }2 {; z' J h( a. F) h6 b
Lowest-attained variance, 最小可达方差' |$ f! H w/ {8 W9 X
LSD, 最小显著差法的简称
' t% e' j6 A% ~ V _' iLurking variable, 潜在变量
; E' g. z$ v$ l6 @2 }Main effect, 主效应" x2 o" }7 }) Y9 T
Major heading, 主辞标目
2 t. j7 V" a9 S7 h2 rMarginal density function, 边缘密度函数. G# G" G2 o/ ]% _1 U" B( z3 K
Marginal probability, 边缘概率
. d" v( O5 l% v; M: w1 iMarginal probability distribution, 边缘概率分布
) Z u6 B5 n5 A" C* i: y$ s. xMatched data, 配对资料
' @& X- n; d7 L0 Z) Z/ yMatched distribution, 匹配过分布( k% ^9 t" M x6 K8 o
Matching of distribution, 分布的匹配6 D7 M5 p* Q5 Z* }8 Y6 z- l) D4 m
Matching of transformation, 变换的匹配4 C5 d7 K, j. h
Mathematical expectation, 数学期望
9 p+ h2 N9 f4 }1 k C, T8 F' T* A, P {; ~) pMathematical model, 数学模型
& F# H: I- o$ a5 e8 m6 c% v1 i% m# w" \Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
8 G% r/ m+ c/ x( b: }, OMaximum likelihood method, 最大似然法' D! Q9 f# j2 i$ P" ^" I2 p8 F
Mean, 均数
- B/ K7 t4 J' X$ l& L/ TMean squares between groups, 组间均方5 e. Z/ I$ [' x
Mean squares within group, 组内均方
7 e$ n! N' ?6 r: AMeans (Compare means), 均值-均值比较
" B2 |" Y% K: v$ ?2 {' r% Y' sMedian, 中位数
/ ~8 I' i2 |) D. S0 v: tMedian effective dose, 半数效量+ @) U. T$ F+ f0 [
Median lethal dose, 半数致死量
! Z% e _, C3 d3 p1 xMedian polish, 中位数平滑7 Y7 q9 P& v: {. o1 d" {4 U
Median test, 中位数检验; h* Y1 M/ Y3 X1 b) E" c
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
/ y ~. l4 u) L& h* C& m7 PMinimum distance estimation, 最小距离估计
: i6 w8 G5 Y1 S) w$ I7 jMinimum effective dose, 最小有效量
# D. u! I* l aMinimum lethal dose, 最小致死量+ L1 O( \9 x% Y
Minimum variance estimator, 最小方差估计量% }, m4 p9 I, d( _
MINITAB, 统计软件包( Q' y5 h9 w( `% K6 V
Minor heading, 宾词标目* @5 z# { q% m" g2 ~. j/ |; i
Missing data, 缺失值6 v8 p8 E, h8 ?- @
Model specification, 模型的确定
0 f8 E' z" ^% P: C* e: h# b# zModeling Statistics , 模型统计
1 Q: b: `# h* y8 \6 vModels for outliers, 离群值模型5 B y% v" P2 Z& r+ W' m
Modifying the model, 模型的修正
3 b) e& o) o( qModulus of continuity, 连续性模! d" o- e1 i4 Q& \+ e
Morbidity, 发病率
3 L5 v, ^" {0 A2 k! F/ D) LMost favorable configuration, 最有利构形9 ]' T8 E6 g. H$ Y! C
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
8 M. O# e w, b2 R5 aMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
0 \* `8 t0 k7 E7 _# x- H, u- |1 ?Multiple comparison, 多重比较5 T, m" J: C" n' l
Multiple correlation , 复相关
: E1 l2 `, F5 j- o* M G, oMultiple covariance, 多元协方差
/ s! Y( H5 c9 l0 d! sMultiple linear regression, 多元线性回归
6 I- E' N$ o, I" V, r: S8 |- WMultiple response , 多重选项; ~) _9 D( _9 A
Multiple solutions, 多解
8 Y, _' }4 ]' R4 SMultiplication theorem, 乘法定理
6 c4 Y- o$ z+ x [- ]Multiresponse, 多元响应- ?6 c6 l6 V y, Y
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
% N; ~# |# }, S- V1 I# y4 S* LMultivariate T distribution, 多元T分布
1 ?9 d; F- E Y) FMutual exclusive, 互不相容- c* A+ H: [1 l! g* e7 V! Q) ^
Mutual independence, 互相独立: ?, E2 c( s4 V b$ ~' A; L
Natural boundary, 自然边界
& q+ D9 V$ |/ dNatural dead, 自然死亡
! b8 e g" B } BNatural zero, 自然零
) ?* m* J. c. `2 i% ]8 @0 {Negative correlation, 负相关
, a7 A. D1 Z% GNegative linear correlation, 负线性相关
+ ]$ x) c' B* sNegatively skewed, 负偏+ t6 j# |& l" h% Z* \
Newman-Keuls method, q检验
0 E' g: o* Q5 vNK method, q检验" g# V @+ |% [: H( B0 [+ B
No statistical significance, 无统计意义
" a9 Y( M) x0 D2 D, G- b. A: t& M4 }Nominal variable, 名义变量
- O& x* J. J. F/ MNonconstancy of variability, 变异的非定常性
0 w7 |. A3 z! ?1 q' mNonlinear regression, 非线性相关( B$ d3 x6 F: @) @4 |
Nonparametric statistics, 非参数统计
* `; _; T9 `5 Z# b; LNonparametric test, 非参数检验
8 ?& l% l/ D: O8 PNonparametric tests, 非参数检验
! t- I- I0 f3 W0 aNormal deviate, 正态离差. O' H' j0 H# ]
Normal distribution, 正态分布& Z, ], s5 Z: @6 x
Normal equation, 正规方程组
0 z$ q! S9 D7 q; ?8 D% s5 x) bNormal ranges, 正常范围4 U, _( ?: v+ N A0 V& D' v& B
Normal value, 正常值# F' N% u9 Y. V) K: n& d) g
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数" H' x& @/ A' L
Null hypothesis, 无效假设 6 v* o% Z: b4 F! E4 ?
Numerical variable, 数值变量
8 f7 N X/ J6 d- U9 L( ?! sObjective function, 目标函数
* ] l0 @- i& @& X1 oObservation unit, 观察单位3 V4 G4 _$ O& ?
Observed value, 观察值# D! @8 e9 z) h" K
One sided test, 单侧检验7 M2 B4 t# v# }! [5 D) v
One-way analysis of variance, 单因素方差分析2 e3 B4 k Y2 e, v
Oneway ANOVA , 单因素方差分析1 s7 y, C9 P% `7 i+ ^& J5 j
Open sequential trial, 开放型序贯设计2 Z2 s5 i5 n' L* O- u% }2 D% F
Optrim, 优切尾
M, T! P; g, K# d8 t0 COptrim efficiency, 优切尾效率; X# u# H' Z8 ^+ f. [; e7 M( r
Order statistics, 顺序统计量0 k7 c: \" F2 }( p/ Q- {- O
Ordered categories, 有序分类! D8 S2 c! z9 l! K
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归' f; I% Z/ Y9 Y
Ordinal variable, 有序变量 g) H {* k% m( U# x
Orthogonal basis, 正交基
) g/ Q4 Q9 {0 u1 d4 L0 h7 S* wOrthogonal design, 正交试验设计: v p5 ?% Y/ n; ^. ?
Orthogonality conditions, 正交条件: L! y$ A# r' R U# c
ORTHOPLAN, 正交设计
- o3 y% X* q7 T6 tOutlier cutoffs, 离群值截断点
! i$ k& U7 }% d# `+ xOutliers, 极端值
! y2 s, _8 D% U/ vOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 $ R/ o! W! C% L) ~& s$ g
Overshoot, 迭代过度
8 r6 N6 k1 a( |Paired design, 配对设计
2 o0 [; A1 H; O2 F! \Paired sample, 配对样本
. |3 p) j9 B( p% c6 `( lPairwise slopes, 成对斜率- }2 s- l- ]; e
Parabola, 抛物线! X9 o+ h p) v% l
Parallel tests, 平行试验
, E1 Q( t; A& o. h2 ~6 r& OParameter, 参数
8 V7 a/ a: t4 W9 ~/ q& `* `Parametric statistics, 参数统计
+ {& L' R# X6 B( _* J: E& J2 b9 [+ ?Parametric test, 参数检验# s: A$ a- v. f
Partial correlation, 偏相关
: r+ L- h7 ? ~7 j9 g. l3 U9 L4 MPartial regression, 偏回归" _" D5 ?3 g3 D
Partial sorting, 偏排序( M) |0 Q0 k4 ^* ?
Partials residuals, 偏残差2 G x% b( n, z: E0 D+ |# @
Pattern, 模式
; `) d, h/ V8 S( Z1 D9 z; E6 GPearson curves, 皮尔逊曲线* A0 N0 ~' a8 V5 |8 e
Peeling, 退层
r M/ H+ X; `6 S0 h/ @# d! }Percent bar graph, 百分条形图: ]7 h6 D& W! R. R( Z* D) d
Percentage, 百分比
% \$ A6 e" }* e5 xPercentile, 百分位数
+ l& b& d) T, N$ BPercentile curves, 百分位曲线 t1 \% \' x1 r. A' u b3 ?5 b
Periodicity, 周期性) q; f* @& x5 u9 Q
Permutation, 排列2 w3 [0 k% S+ p) G% \
P-estimator, P估计量
, |& m: n x$ v$ f1 V4 y, _0 ePie graph, 饼图
7 [% s; Z8 Q* J0 C: T$ t( {/ LPitman estimator, 皮特曼估计量
5 S/ |0 B! u- v9 ePivot, 枢轴量
; K' ~4 w, n+ K) Y; N& D& P6 iPlanar, 平坦7 V# O p4 |7 e* n
Planar assumption, 平面的假设( ]+ t# a2 h e8 s! w* C! |$ o! U" W
PLANCARDS, 生成试验的计划卡# c; |9 ~* `' \
Point estimation, 点估计
6 V& n" d* V, i9 `( H) Q2 t/ NPoisson distribution, 泊松分布
) Z1 d; Z0 X& O/ T* cPolishing, 平滑
- {# h9 @1 {; P- ePolled standard deviation, 合并标准差% l$ h: D# l6 k5 H) ~
Polled variance, 合并方差. K% b5 `5 O; j# q5 n9 @0 Y0 z
Polygon, 多边图
+ y4 f2 Y' E1 j* P# bPolynomial, 多项式
6 e8 X( h* _; F4 CPolynomial curve, 多项式曲线# {9 p" a# v$ _7 w3 d- ^ j
Population, 总体
/ k/ o$ h+ Y b# b/ T: S, \Population attributable risk, 人群归因危险度 T; G; Y; Y- Y+ J( A9 i
Positive correlation, 正相关
2 Z, }- O7 e( s ]" R( _ bPositively skewed, 正偏
; f! i* e% D) X% v: [Posterior distribution, 后验分布
% @0 n% z/ H+ d& e/ h9 wPower of a test, 检验效能8 ^4 [3 ~& t6 C1 O% Z j
Precision, 精密度$ w; p G/ L- C" X
Predicted value, 预测值
" K- j! s6 C( }% ?0 k& _Preliminary analysis, 预备性分析
: H& O5 D# ~/ ZPrincipal component analysis, 主成分分析
9 h# m1 |/ Y* ?/ z, e$ fPrior distribution, 先验分布 M& p/ l5 j0 J% Q; w' K/ M2 g
Prior probability, 先验概率
! K4 o( Y' j, Q, kProbabilistic model, 概率模型; k7 ?0 K% C1 H+ |8 \6 o
probability, 概率* V$ s/ d0 }5 R- ]1 _. _
Probability density, 概率密度
4 F# }' J6 R; _( }2 Y# N& ~Product moment, 乘积矩/协方差! l- R5 k: q0 o8 _+ _8 O
Profile trace, 截面迹图9 J/ Z) U0 {$ w8 H
Proportion, 比/构成比
3 ]! Z7 K0 E; _- @+ O& o0 ~Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样& d+ M' l$ b- P# k4 y/ [
Proportionate, 成比例
2 C8 \. K9 L. Z% z3 XProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量+ g9 ~* w# V. O- d, ]
Prospective study, 前瞻性调查4 B" A/ j; `1 ^% {
Proximities, 亲近性
+ S7 j6 t0 i2 c# X: M3 @3 bPseudo F test, 近似F检验
5 y& J: N. q- N, {. A3 B. GPseudo model, 近似模型
! c$ d3 P4 t- h0 M9 N" r, K1 bPseudosigma, 伪标准差; G" g% L0 B% o. r% L5 H% Y: {
Purposive sampling, 有目的抽样1 u9 V \( L. [: g
QR decomposition, QR分解0 r% ^6 v, ^* U! d# R) x
Quadratic approximation, 二次近似
8 w$ x; R( X2 L3 |8 A& cQualitative classification, 属性分类+ {' E9 l) @' N9 \' R/ P2 C) v
Qualitative method, 定性方法
& t. i- j w7 {2 u& U: r( iQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图2 Y J* Q: D, h/ Z$ o0 Y
Quantitative analysis, 定量分析
5 Y4 k3 J9 W% l' N" xQuartile, 四分位数7 o U$ m; d0 e- } J, E7 B1 j
Quick Cluster, 快速聚类/ @# I9 n4 g' A1 N# m, a
Radix sort, 基数排序
1 \* y5 y/ o: X) BRandom allocation, 随机化分组! U8 @# i9 V( g0 G' K
Random blocks design, 随机区组设计( d/ m9 W" I9 }1 c) u/ W/ O5 D
Random event, 随机事件
; g% P k5 G2 ?) Y. nRandomization, 随机化5 N; K# z+ ]# Q- L; r3 ^
Range, 极差/全距
8 C- r0 d0 e9 h5 T& O" F' NRank correlation, 等级相关
6 e3 \0 R# T. U' z7 Q1 l2 P: ORank sum test, 秩和检验
a1 ^# p, B) k$ l) T3 b: DRank test, 秩检验
& c1 f3 Q: ~- m9 X% WRanked data, 等级资料
, Z- Q- Q) B3 G+ w$ D; ^- BRate, 比率) Z" m9 N! x4 `% F. b& T
Ratio, 比例' a$ N! r+ k( Y- z6 I+ Q
Raw data, 原始资料8 {: ~2 @% K+ L* L
Raw residual, 原始残差
- H; X$ d! ?1 {5 ~- L! KRayleigh's test, 雷氏检验: C4 _$ f" Q% S
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 5 m5 {8 e+ r6 ]4 i5 ] I
Reciprocal, 倒数
# X4 k) A8 x6 t# V) C0 ]Reciprocal transformation, 倒数变换3 D7 S; [3 Z; g
Recording, 记录
" p7 b" b- Z1 m+ ?/ {; BRedescending estimators, 回降估计量
4 z6 G* u' r# `9 {Reducing dimensions, 降维& _3 \& E4 c6 U: u, j$ r
Re-expression, 重新表达$ z. E5 x1 x2 N2 a+ C
Reference set, 标准组
( y6 r( V% |5 {Region of acceptance, 接受域
% _% b1 C) T9 I$ ZRegression coefficient, 回归系数
* Q# n* W. W* B1 d& ?' RRegression sum of square, 回归平方和
8 V4 C8 d: M& x; Q$ sRejection point, 拒绝点" m/ V3 T; H9 u. p7 b$ w. `
Relative dispersion, 相对离散度8 n# t; w1 a( r6 v
Relative number, 相对数0 |0 k' a* ]- k6 g# r* ~) N2 |
Reliability, 可靠性3 N+ y& |. d( q- Y* R; `
Reparametrization, 重新设置参数2 n# w) g7 _' n. G) W4 w
Replication, 重复) X$ j+ [& \. B# N
Report Summaries, 报告摘要. ?2 H. e+ _) N
Residual sum of square, 剩余平方和
' @4 [ M& d! h" @. c; l6 g6 MResistance, 耐抗性
( r5 G Z4 f8 L" P7 pResistant line, 耐抗线9 I- n! L$ h4 q: n2 e
Resistant technique, 耐抗技术# ~, d% v) T. G g% R7 \
R-estimator of location, 位置R估计量5 ]) w* W$ f4 `7 B0 X% c, u
R-estimator of scale, 尺度R估计量3 j" D' O) J/ S
Retrospective study, 回顾性调查- ^" r( z+ L5 Y4 f9 i7 m4 W9 N
Ridge trace, 岭迹
2 B- U) Q6 d, n& u: A; r3 LRidit analysis, Ridit分析
0 D2 Z& H3 \ l" V: |& p: Q1 hRotation, 旋转8 `/ Q5 c' a% f' a, H `
Rounding, 舍入) b7 O& d; s1 C
Row, 行2 B& V& T q4 `$ s8 Q$ D
Row effects, 行效应% ?$ U3 O" Q7 G9 \: K' X% N
Row factor, 行因素
. D5 `% M* B) yRXC table, RXC表6 X% d6 v0 W% f
Sample, 样本& p+ U& z& ~, C# i: [3 F H! n' }6 K
Sample regression coefficient, 样本回归系数
' T u9 \) X: aSample size, 样本量
4 j% S& }3 m8 _7 I/ w3 k7 F8 @ YSample standard deviation, 样本标准差
7 p- F) J+ E. j, r# Q( L7 vSampling error, 抽样误差
$ ] M* `: H; V6 u; F8 SSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包; U3 c. V* y5 Q4 y
Scale, 尺度/量表
5 g' Q6 E) }: D1 U" ^, O9 zScatter diagram, 散点图
7 X. N/ r4 _( i, n9 Z. @Schematic plot, 示意图/简图 b) B6 j9 e9 t; c% h0 M2 Q+ a
Score test, 计分检验8 [- Z4 t, E T
Screening, 筛检- O b+ m" a( T2 j0 J
SEASON, 季节分析 9 j, i$ Q$ ^- ^+ d! J! k& h
Second derivative, 二阶导数
( Y. t- t( O' pSecond principal component, 第二主成分" F( S+ S2 {& A3 z8 v+ d
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ' j( B: D# }9 e4 `; H- D( o m4 e
Semi-logarithmic graph, 半对数图
9 t7 u& C1 M% o8 b; i/ nSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
. s( h- A" `" l* O+ B* d+ YSensitivity curve, 敏感度曲线
5 m, o& S) V1 J* R6 F$ `4 iSequential analysis, 贯序分析3 C4 }3 O5 j5 m
Sequential data set, 顺序数据集5 q' |8 E0 U4 }. X; h! h7 R
Sequential design, 贯序设计8 _5 L% U) \; ^6 Y+ K9 C
Sequential method, 贯序法4 Z; {2 M) ~6 P4 `0 h! I
Sequential test, 贯序检验法3 @8 }7 M. H. L" l
Serial tests, 系列试验
: t# x9 ^! s1 \) O$ H# `Short-cut method, 简捷法 3 M+ G R. M( q* r& i2 l7 ^
Sigmoid curve, S形曲线% g7 W; K$ u; a) D( t7 N0 F6 x& H/ y1 b
Sign function, 正负号函数8 b- @+ u! W% K$ g
Sign test, 符号检验
' N6 c/ X$ x3 H. XSigned rank, 符号秩
7 l; N5 D# [: M |* \8 B# RSignificance test, 显著性检验
: q* i: F. l- s4 t- q3 ` o# \+ p% wSignificant figure, 有效数字
, _/ P& L0 J& N5 T3 ASimple cluster sampling, 简单整群抽样
: M" i: N0 e$ ~/ nSimple correlation, 简单相关
- U) L+ b; ?% a) ^" ^Simple random sampling, 简单随机抽样
1 G; M7 n% [2 E: }5 r* \% |+ VSimple regression, 简单回归
! Y. Y) e' @: i4 V* asimple table, 简单表
% P9 J3 v; T" Z5 p4 ySine estimator, 正弦估计量' b9 ~; l# i2 s5 y5 x7 p9 A
Single-valued estimate, 单值估计
3 n4 n4 }# a5 |, R& rSingular matrix, 奇异矩阵( c$ O2 Q+ w: l+ n( J& A
Skewed distribution, 偏斜分布
0 ]; B5 k* m5 c) w7 o iSkewness, 偏度* L$ V& M+ X0 ?) R- t( u: E2 n
Slash distribution, 斜线分布' D# o/ [7 T6 w( C
Slope, 斜率* j' D; r7 H* U9 U
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验) T/ _+ }5 Q: Y2 J9 |5 P1 N. q- V: X* F
Source of variation, 变异来源
/ `2 J8 W! P A; `* @Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关6 ~% n% c F$ \5 Y0 I- q1 n
Specific factor, 特殊因子# k+ ?" F3 t, s* ]
Specific factor variance, 特殊因子方差" N- T. C, x7 S. M. |8 f1 P5 q
Spectra , 频谱8 K4 q" z% q" P6 |8 a$ B. }1 W; c
Spherical distribution, 球型正态分布
% I. p7 O: i, K; F2 KSpread, 展布
7 K' w; t2 A9 a- GSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
) m, f! d$ g- `! \9 o6 T/ OSpurious correlation, 假性相关5 B" ~6 ~8 e, u% \: i+ f" `# @
Square root transformation, 平方根变换5 c+ u6 Q5 Q0 p$ y% z4 c- D, n) b
Stabilizing variance, 稳定方差
s1 \2 Y1 n& x. V0 t( ~' @Standard deviation, 标准差
6 g- _, a) G9 |& z# f5 u) [Standard error, 标准误! n4 M7 h/ I8 u: b! k, {& c
Standard error of difference, 差别的标准误5 i, p2 c, U: J+ W: r+ C b
Standard error of estimate, 标准估计误差1 D/ H* S; L! O( N5 Q
Standard error of rate, 率的标准误
# k& q8 C% H' o) A2 X7 mStandard normal distribution, 标准正态分布5 _# A0 c4 I) |4 s
Standardization, 标准化$ x4 M) b. Z. ?! x2 c; F7 T
Starting value, 起始值/ k9 e6 H8 C& F! {- Q
Statistic, 统计量
5 Z+ o9 f f$ t% l" d( j& cStatistical control, 统计控制
4 H& S+ }- M# ^3 t, l/ ?Statistical graph, 统计图! m% u( ?$ F. O
Statistical inference, 统计推断
2 } `& m9 h* SStatistical table, 统计表
& H9 D. Z( a9 t' p0 X, X; uSteepest descent, 最速下降法. [3 s& `/ u! p: }4 F F8 Q
Stem and leaf display, 茎叶图
$ k" U" R; I; ?3 t0 e- o( G$ ^) hStep factor, 步长因子2 B) v, _5 J4 A
Stepwise regression, 逐步回归
8 `8 }& o) v. |Storage, 存
) z4 ] Y9 o$ B( ]Strata, 层（复数）% f* k" w" a5 M& j1 |7 i; O
Stratified sampling, 分层抽样
0 Q) ], z8 n/ R1 {0 {: L* B* A. f' kStratified sampling, 分层抽样
/ @* c( R" K% H1 N7 B: c6 zStrength, 强度
3 R x+ G1 y k. `( l+ U2 WStringency, 严密性
* _ U: t. ^ K/ c) L7 A1 C/ _Structural relationship, 结构关系; q5 R% B# S2 l T4 c. Y
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
# w, I4 \: q- d& [6 @" TSub-class numbers, 次级组含量* L) D/ D: T9 |
Subdividing, 分割7 m, R7 h7 s2 e6 H
Sufficient statistic, 充分统计量
' x$ C% y; y4 K1 m2 ?8 wSum of products, 积和: y# X1 v7 }0 ?2 m5 J. A
Sum of squares, 离差平方和+ T8 I, C9 N, H3 R5 K* E
Sum of squares about regression, 回归平方和- i2 t( M: O2 c8 |" D' l+ D% a6 P, N
Sum of squares between groups, 组间平方和
" ?( ?8 r' h I3 `5 ^8 R. s$ \7 gSum of squares of partial regression, 偏回归平方和% z" t& S9 p% M# R2 q {4 S. Q$ d
Sure event, 必然事件
W* Q8 K; i: u2 a! Z" Z3 {Survey, 调查
! F( T3 o, s% u x- LSurvival, 生存分析& E; v" T" e P
Survival rate, 生存率' u1 z# \& {$ [8 T8 r& ]& w9 i
Suspended root gram, 悬吊根图# g8 T7 w. X1 J4 c) C$ ?; `7 {
Symmetry, 对称: k7 f6 @8 I+ O% c' V
Systematic error, 系统误差
3 S3 x' e1 G- P) X7 pSystematic sampling, 系统抽样
& T9 o9 w( {2 v6 L. sTags, 标签
) R, g# \- ?6 e3 S8 M+ U$ zTail area, 尾部面积
- l4 K1 \/ g8 G/ `: A0 d! B! W$ ATail length, 尾长
$ K& [" F+ T9 V- ETail weight, 尾重7 M. o7 l, o6 @) v/ y7 b0 \* t- S& t$ A# M
Tangent line, 切线% [( c% |! Q8 o x2 U
Target distribution, 目标分布
- c f' V- q$ s4 _! _Taylor series, 泰勒级数! g! g9 r( L8 Y( w& [) @
Tendency of dispersion, 离散趋势
6 u& L+ v2 s2 F8 L0 aTesting of hypotheses, 假设检验% G) t7 j" `1 E* U4 b+ \' V
Theoretical frequency, 理论频数
' J g2 r* z, j( g$ d2 o5 r, RTime series, 时间序列
" i. m- h! X. u" `* ATolerance interval, 容忍区间: R/ s, L" S0 Q' m# f% {
Tolerance lower limit, 容忍下限4 T2 r& ]$ S9 N0 g$ T
Tolerance upper limit, 容忍上限3 X& ^9 \* {: T$ L9 j+ ~$ I
Torsion, 扰率: q R2 y/ u& o( c( E6 T& h
Total sum of square, 总平方和& P- N8 b' i$ R" p0 ~4 h* E
Total variation, 总变异1 f8 V* F+ T) x) L$ O+ a4 Q* Z! U
Transformation, 转换% t% K f- O) P2 F$ j
Treatment, 处理2 O. j' y# M* [/ L2 r
Trend, 趋势. l& S. z& @/ |# U; F0 Q6 u
Trend of percentage, 百分比趋势; P& a# a* d: X" E* _3 e
Trial, 试验
# ~7 L$ |( Z1 t- @) @Trial and error method, 试错法1 c# i' l- T! w$ Y
Tuning constant, 细调常数( A2 O& t a* }! Z7 A. N0 ~
Two sided test, 双向检验
- z0 B+ |1 G' qTwo-stage least squares, 二阶最小平方% ?6 ^ S/ { W4 i
Two-stage sampling, 二阶段抽样; y* L& c: m2 n' C+ K# k7 c$ d
Two-tailed test, 双侧检验5 H6 L7 A# ?# \$ k: s( B1 ~
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
5 J9 R1 ~; j: {8 d( FTwo-way table, 双向表
4 u% z& C) ~4 RType I error, 一类错误/α错误& N- l& Q" _6 I% n; j2 i8 i$ d
Type II error, 二类错误/β错误
4 x& w6 h' P6 l; k# z O- lUMVU, 方差一致最小无偏估计简称. C& K1 E* r8 V6 S v2 x. p. x8 d
Unbiased estimate, 无偏估计
1 x0 m9 a! X& ?" r1 gUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
4 y2 m1 c# ?, V3 M5 _" \3 XUnequal subclass number, 不等次级组含量; v2 m/ }7 ~* l2 o- X7 R; H% }" g
Ungrouped data, 不分组资料
; p1 U d: t7 [+ z4 i- a+ @# eUniform coordinate, 均匀坐标
. Q; ]. W* b# [$ u% o4 MUniform distribution, 均匀分布
/ a# X L, O p. d }7 @Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
4 U" s% [0 e$ r* VUnit, 单元, b! G: Z- Q+ ^# R
Unordered categories, 无序分类3 g% Q% ]$ N, G) J0 q+ ?. f3 M
Upper limit, 上限
/ X+ j& E" l7 X! v6 C. b: P) t. \Upward rank, 升秩
8 N, S4 r, D, F1 hVague concept, 模糊概念0 J9 S; y' @ @6 t# }
Validity, 有效性" f1 m; l x' C1 P, T
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计) ?3 {( j! k/ q$ ~
Variability, 变异性
/ q2 Q! I7 T8 B w% V, {Variable, 变量$ y+ D y& M/ T) F
Variance, 方差: L$ |/ }/ e$ B% d( ?5 E
Variation, 变异; O$ i* Z8 p$ a2 u7 c% [; n
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转0 ~8 x1 e3 X) r+ q O
Volume of distribution, 容积9 {+ |& {6 d/ l
W test, W检验
; V- S& e$ t( Z: E m0 W# U( J6 g1 lWeibull distribution, 威布尔分布# ~) T9 X7 R6 O: r
Weight, 权数1 o; O- j( \4 Z7 r. A: x- N' Z
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
4 ^" ^, `' g, _* DWeighted linear regression method, 加权直线回归8 C" }2 a0 o1 h6 o/ H
Weighted mean, 加权平均数8 m" @/ U# J* K* l7 X8 u
Weighted mean square, 加权平均方差
) X+ c" q" n5 k) sWeighted sum of square, 加权平方和7 S k5 D) c% I
Weighting coefficient, 权重系数1 F3 {" Y0 t6 X; h- ~* J! ^, M$ s! o. ? I
Weighting method, 加权法
$ n7 ^, R- \6 c# VW-estimation, W估计量
* M+ s' g% v1 t2 ^( hW-estimation of location, 位置W估计量- V; ?4 f* j0 d' |3 o* v
Width, 宽度 C- m& a. o |2 j' h1 a) m
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验, a4 W- P6 j- I5 a, N* Y
Wild point, 野点/狂点
( j; J" S' f' h. E8 pWild value, 野值/狂值, n7 s. h: M1 c6 F; M. u
Winsorized mean, 缩尾均值1 Y; e, n2 V5 Q; n5 J9 h+ C+ _
Withdraw, 失访
$ [! q& ^1 J6 F0 H: DYouden's index, 尤登指数# E7 e9 s9 u3 h' X: m1 c' w7 d' M/ p
Z test, Z检验
3 w' P! `+ U- y/ R3 q9 cZero correlation, 零相关
6 k) c8 f3 g6 u- f, o- r5 a: A, \Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
